企业如何使用Google BigQuery进行大数据分析？

Google BigQuery是一种无服务器、高可扩展的企业数据仓库，使企业能够使用SQL分析海量数据集。其关键概念包括计算与存储分离、列式数据存储（Capacitor格式）以及按需定价。企业利用BigQuery进行大数据分析，无需管理基础设施，可处理零售销售趋势分析、物联网数据处理、网络分析和机器学习模型训练等场景，大规模获取有价值的见解。 核心组件包括BigQuery的分布式处理引擎及其强大的安全和管理工具。主要特点是速度快（通过并行执行在几秒内处理PB级数据）、无缝集成（云存储、Pub/Sub、Looker、Data Studio）以及支持标准SQL。其无服务器特性和按使用付费定价显著降低了运营开销。企业利用它构建实时仪表板、执行复杂的临时查询并创建预测模型，将原始数据转化为营销和运营等部门可操作的见解。 企业实施BigQuery的步骤如下：1）**数据摄取**：从Google Analytics、云存储、数据库或通过Pub/Sub的流等来源摄取数据。2）**数据结构化**：利用分区和集群优化成本与性能。3）**分析**：使用SQL查询、用户定义函数（UDF）、脚本或商业智能工具进行分析。4）**结果共享**：通过Looker Studio可视化或导出结果。5）**利用机器学习**：通过BigQuery ML直接利用机器学习。这带来了巨大的业务价值，能够加快决策制定、优化运营（如物流、库存）、个性化客户体验，并发现隐藏模式以促进创新和获得竞争优势。